原文來源：Messari

【核心摘要】

隨著 2026 年去中心化人工智能（DeAI）賽道的爆發(fā)，0G (Zero Gravity) 以其顛覆性的技術(shù)架構(gòu)，徹底終結(jié)了 Web3 無法承載大規(guī)模 AI 模型的歷史難題。其核心殺手锏可歸納為：

極速性能引擎（50 Gbps 吞吐量）：通過邏輯解耦與多級并行分片，0G 實現(xiàn)了相較于傳統(tǒng) DA 層（如以太坊、Celestia）逾 60 萬倍 的性能跨越，成為全球唯一能支持 DeepSeek V3 等超大規(guī)模模型實時分發(fā)的協(xié)議。

dAIOS 模塊化架構(gòu)：首創(chuàng)「結(jié)算、存儲、數(shù)據(jù)可用性（DA）、計算」四層協(xié)同的操作系統(tǒng)范式，打破了傳統(tǒng)區(qū)塊鏈的「存儲赤字」與「計算滯后」，實現(xiàn)了 AI 數(shù)據(jù)流與執(zhí)行流的高效閉環(huán)。

AI 原生可信環(huán)境（TEE + PoRA）：通過可信執(zhí)行環(huán)境（TEE）與隨機訪問證明（PoRA）的深度集成，0G 不僅解決了海量數(shù)據(jù)的「熱存儲」需求，更構(gòu)建了一個無需信任、隱私受保護的 AI 推理與訓(xùn)練環(huán)境，實現(xiàn)了從「賬本」向「數(shù)字生命底座」的飛躍。

第一章 宏觀背景：AI 與 Web3 的「解耦與重構(gòu)」

在人工智能進入大模型時代的背景下，數(shù)據(jù)、算法與算力成為了核心生產(chǎn)要素。然而，現(xiàn)有的傳統(tǒng)區(qū)塊鏈基礎(chǔ)設(shè)施（如以太坊、Solana）在承載 AI 應(yīng)用時正面臨嚴(yán)峻的「性能錯位」。

1. 傳統(tǒng)區(qū)塊鏈的局限性：吞吐量與存儲的瓶頸

傳統(tǒng)的 Layer 1 區(qū)塊鏈設(shè)計初衷是處理金融賬本交易，而非承載 TB 級別的 AI 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集或高頻的模型推理任務(wù)。

存儲赤字：以太坊等鏈的數(shù)據(jù)存儲成本極高，且缺乏對非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)（如模型權(quán)重文件、視頻數(shù)據(jù)集）的原生支持。

吞吐量瓶頸：以太坊的 DA（數(shù)據(jù)可用性）帶寬僅為約 80KB/s，即便經(jīng)過 EIP-4844 升級，也遠無法滿足大型語言模型（LLM）實時推理所需的 GB 級吞吐需求。

計算滯后：AI 推理要求極低的延遲（毫秒級），而區(qū)塊鏈的共識機制往往以秒為單位，導(dǎo)致「鏈上 AI」在現(xiàn)有架構(gòu)下幾乎不可行。

2. 0G 的核心使命：打破「數(shù)據(jù)墻」

AI 行業(yè)目前被中心化巨頭壟斷，形成了事實上的「數(shù)據(jù)墻（Data Wall）」，導(dǎo)致數(shù)據(jù)隱私受限、模型輸出不可驗證且租用成本昂貴。0G (Zero Gravity) 的出現(xiàn)，標(biāo)志著 AI 與 Web3 的深度重構(gòu)。它不再僅僅將區(qū)塊鏈視為一個存儲哈希值的賬本，而是通過模塊化架構(gòu)將 AI 所需的「數(shù)據(jù)流、存儲流、計算流」進行解耦。0G 的核心使命是打破中心化黑盒，通過去中心化技術(shù)讓 AI 資產(chǎn)（數(shù)據(jù)和模型）成為主權(quán)可擁有的公共商品。

在理解了這種宏觀錯位后，我們需要深入剖析 0G 如何通過一套嚴(yán)密的四層架構(gòu)，將這些碎片化的痛點逐一擊破。

第二章 核心架構(gòu)：模塊化 0G Stack 的四層協(xié)同

0G 并非簡單的單一區(qū)塊鏈，而是被定義為 dAIOS (去中心化 AI 操作系統(tǒng))。這一概念的核心在于，它為 AI 開發(fā)者提供了一個類似操作系統(tǒng)的完整協(xié)議棧，通過四層架構(gòu)的深度協(xié)同，實現(xiàn)了性能的指數(shù)級躍升。

1. dAIOS 的四層架構(gòu)解析

0G Stack 通過解耦執(zhí)行、共識、存儲與計算，確保了每一層都能獨立擴展：

2. 0G Chain：基于 CometBFT 的性能底座

作為 dAIOS 的神經(jīng)中樞，0G Chain 采用了高度優(yōu)化的 CometBFT 共識機制。其創(chuàng)新之處在于將執(zhí)行層與共識層分離，并通過流水線并行處理（Pipelining）和 ABCI 模塊化設(shè)計，大幅縮減了區(qū)塊生產(chǎn)的等待時間。性能指標(biāo)：根據(jù)最新基準(zhǔn)測試，0G Chain 在單分片下可實現(xiàn) 11,000+ TPS 的吞吐量，并具備亞秒級（Sub-second）的最終確認性。這種極高性能確保了在大規(guī)模 AI 代理（AI Agents）高頻交互時，鏈上結(jié)算不會成為瓶頸。

3. 0G Storage 與 0G DA 的解耦協(xié)同

0G 的技術(shù)護城河在于其「雙通道」設(shè)計，將數(shù)據(jù)發(fā)布與持久化存儲分離：

0G DA：專注于 Blob 數(shù)據(jù)的快速廣播與采樣驗證。它支持單 Blob 最高約 32.5 MB，通過糾刪碼（Erasure Coding）技術(shù)，即便部分節(jié)點離線，也能確保數(shù)據(jù)可用。

0G Storage：通過「日志層（Log Layer）」處理不可變數(shù)據(jù)，通過「鍵值層（KV Layer）」處理動態(tài)狀態(tài)。

這種四層協(xié)同架構(gòu)為高性能 DA 層提供了生長的土壤，接下來我們將深入探討 0G 核心引擎中最具震撼力的部分——高性能 DA 技術(shù)。

第三章 高性能 DA 層（0G DA）的技術(shù)深潛

在 2026 年的去中心化 AI 生態(tài)中，數(shù)據(jù)可用性（DA）不僅僅是「發(fā)布證明」，而必須承載 PB 級 AI 權(quán)重文件與訓(xùn)練集的實時管道。

3.1 邏輯解耦與物理協(xié)同：「雙通道」架構(gòu)的代際演進

0G DA 的核心優(yōu)越性源于其獨特的「雙通道」架構(gòu)：將數(shù)據(jù)發(fā)布（Data Publishing）與數(shù)據(jù)存儲（Data Storage）在邏輯上徹底解耦，但在物理節(jié)點層面實現(xiàn)高效協(xié)同。

邏輯解耦：不同于傳統(tǒng) DA 層將數(shù)據(jù)發(fā)布與長期存儲混為一談，0G DA 僅負責(zé)驗證數(shù)據(jù)塊在短時間內(nèi)的可訪問性，而將海量數(shù)據(jù)的持久化交由 0G Storage。

物理協(xié)同：存儲節(jié)點利用隨機訪問證明（PoRA）確保數(shù)據(jù)真實存在，而 DA 節(jié)點則通過基于分片的共識網(wǎng)絡(luò)確保透明度，實現(xiàn)了「即發(fā)即驗、存驗一體」。

3.2 性能標(biāo)桿：量級領(lǐng)先的數(shù)據(jù)對壘

0G DA 在吞吐量上的突破，直接定義了去中心化 AI 操作系統(tǒng)的性能邊界。下表展示了 0G 與主流 DA 方案的技術(shù)參數(shù)對比：

3.3 實時可用性的技術(shù)底座：糾刪碼與多共識分片

為了支撐海量 AI 數(shù)據(jù)，0G 引入了糾刪碼（Erasure Coding）與多共識分片（Multi-sharding）：

糾刪碼優(yōu)化：通過增加冗余證明，即使網(wǎng)絡(luò)中大量節(jié)點離線，仍能通過采樣極小的數(shù)據(jù)片段恢復(fù)完整信息。

多共識分片：0G 摒棄了單條鏈處理所有 DA 的線性邏輯。通過橫向擴展共識網(wǎng)絡(luò)，使總吞吐量隨節(jié)點數(shù)量增加而線性增長。在 2026 年的實測中，支撐了每秒數(shù)萬次的 Blob 驗證請求，確保了 AI 訓(xùn)練流的連續(xù)性。

僅僅有高速的數(shù)據(jù)通道是不夠的，AI 還需要一個低延遲的「大腦存儲」和安全隱私的「執(zhí)行空間」，這便引出了 AI 專用優(yōu)化層。

第四章 AI 專用優(yōu)化與安全算力增強

4.1 解決 AI 代理（AI Agents）的延遲焦慮

對于實時執(zhí)行策略的 AI Agents 而言，數(shù)據(jù)讀取延遲是決定其生存的生死線。

冷熱數(shù)據(jù)分離架構(gòu)：0G Storage 內(nèi)部劃分為不可變?nèi)罩緦樱↙og Layer）與可變狀態(tài)層（KV Layer）。熱數(shù)據(jù)存儲于高性能 KV 層，支持亞秒級隨機訪問。

高性能索引協(xié)議：利用分布式哈希表（DHT）與專用元數(shù)據(jù)索引節(jié)點，AI 代理能在毫秒級定位所需的模型參數(shù)。

4.2 TEE 增強：構(gòu)建 Trustless AI 的最后一塊拼圖

0G 在 2026 年全面引入了 TEE（可信執(zhí)行環(huán)境）安全升級。

計算隱私化：模型權(quán)重與用戶輸入在 TEE 內(nèi)部的「隔離區(qū)」處理。即便節(jié)點運營商也無法窺視計算過程。

結(jié)果可驗證性：TEE 生成的遠程靜默證明（Remote Attestation）會連同計算結(jié)果一同提交至 0G Chain，確保結(jié)果由特定的未篡改模型生成。

4.3 愿景實現(xiàn)：從存儲到操作系統(tǒng)的躍遷

AI 代理不再是孤立的腳本，而是擁有主權(quán)身份（iNFT 標(biāo)準(zhǔn)）、受保護記憶（0G Storage）與可驗證邏輯（TEE Compute）的數(shù)字生命實體。這種閉環(huán)消除了中心化云廠商對 AI 的壟斷，標(biāo)志著去中心化 AI 進入了大規(guī)模商用時代。

然而，要承載這些「數(shù)字生命」，底層的分布式存儲必須經(jīng)歷一場從「冷」到「熱」的性能革命。

第五章 分布式存儲層的創(chuàng)新——從「冷存檔」到「熱性能」的范式革命

0G Storage 的核心創(chuàng)新在于打破了傳統(tǒng)分布式存儲在性能上的桎梏。

1. 雙層架構(gòu)：Log Layer 與 KV Layer 的解耦

Log Layer（流式數(shù)據(jù)處理）：專為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如訓(xùn)練日志、數(shù)據(jù)集）設(shè)計。通過追加寫（Append-only）模式，確保海量數(shù)據(jù)在分布式節(jié)點間實現(xiàn)毫秒級的同步。

KV Layer（索引與狀態(tài)管理）：針對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，提供高性能索引支持。在調(diào)取模型參數(shù)權(quán)重（Weights）時，將響應(yīng)延遲壓低至毫秒級。

2. PoRA (Proof of Random Access)：抗 Sybil 攻擊與驗證體系

為了確保存儲的真實性，0G 引入了 PoRA (隨機訪問證明)。

抗女巫攻擊：PoRA 將挖礦難度與實際占用的物理存儲空間直接掛鉤。

可驗證性：允許網(wǎng)絡(luò)對節(jié)點進行隨機「抽查」，確保數(shù)據(jù)不僅被存儲，而且處于「隨時可用」的熱激活狀態(tài)。

3. 性能跨越：秒級檢索的工程實現(xiàn)

0G 通過糾刪碼與高帶寬 DA 通道的結(jié)合，實現(xiàn)了從「分鐘級」到「秒級」的檢索跨越。這種「熱存儲」能力，性能足以媲美中心化云服務(wù)。

這種存儲性能的飛躍，為支撐百億級參數(shù)的模型提供了堅實的去中心化底座。

第六章 AI 原生支持——百億級參數(shù)模型的去中心化底座

1. AI Alignment Nodes：AI 工作流的守護者

AI Alignment Nodes（AI 對齊節(jié)點）負責(zé)監(jiān)控存儲節(jié)點與服務(wù)節(jié)點間的協(xié)作。通過對訓(xùn)練任務(wù)真實性驗證，確保 AI 模型運行不偏離預(yù)設(shè)邏輯。

2. 支撐大規(guī)模并行 I/O

處理百億、千億級參數(shù)模型（如 Llama 3 或 DeepSeek-V3），需要極高的并行 I/O。0G 通過數(shù)據(jù)切片與多共識分片技術(shù)，允許數(shù)千個節(jié)點同時處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集讀取。

3. 檢查點（Checkpoints）與高帶寬 DA 的協(xié)同

故障恢復(fù)：0G 能夠?qū)?GB 級別的檢查點文件迅速持久化。

無感恢復(fù)：得益于 50 Gbps 吞吐上限，新節(jié)點可以瞬間從 DA 層同步最新的檢查點快照，解決了去中心化大模型訓(xùn)練難以長期維持的痛點。

在技術(shù)細節(jié)之外，我們必須將視野放大到整個行業(yè)，看 0G 是如何橫掃現(xiàn)有市場的。

第七章 競爭格局——0G 的維度碾壓與差異化優(yōu)勢

7.1 主流 DA 方案的橫向測評

7.2 核心競爭力：可編程 DA 與垂直集成存儲

消除傳輸瓶頸：原生融合存儲層，使 AI 節(jié)點直接從 DA 層檢索歷史數(shù)據(jù)。

50Gbps 的吞吐量飛躍：比競品快了幾個數(shù)量級，支撐實時推理。

可編程性（Programmable DA）：允許開發(fā)者自定義數(shù)據(jù)分配策略，動態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)冗余度。

這種維度的碾壓預(yù)示著一個龐大經(jīng)濟體的崛起，而代幣經(jīng)濟學(xué)則是驅(qū)動這一體系的燃料。

第八章 2026 生態(tài)展望與代幣經(jīng)濟學(xué)

隨著 2025 年主網(wǎng)的平穩(wěn)運行，2026 年將成為 0G 生態(tài)爆發(fā)的關(guān)鍵節(jié)點。

8.1 $0G 代幣：多維價值捕獲路徑

資源支付（Work Token）：訪問高性能 DA 和存儲空間的唯一媒介。

安全抵押（Staking）：驗證者和存儲提供者必須質(zhì)押 $0G，提供網(wǎng)絡(luò)收益分紅。

優(yōu)先級分配：在繁忙期，代幣持有量決定計算任務(wù)的優(yōu)先級。

8.2 2026 生態(tài)激勵與挑戰(zhàn)

0G 計劃啟動 "Gravity Foundation 2026" 專項基金，重點扶持 DeAI 推理框架與數(shù)據(jù)眾籌平臺。盡管技術(shù)領(lǐng)先，但 0G 仍面臨節(jié)點硬件門檻高、生態(tài)冷啟動及合規(guī)性等挑戰(zhàn)。

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